基于属性嵌入与图注意力网络的实体对齐算法

摘要：

实体对齐旨在找到位于不同知识图谱中的等效实体,?是实现知识融合的重要步骤.?当前主流的方法是基于图神经网络的实体对齐方法,?这些方法往往过于依赖图的结构信息,?导致在特定图结构上训练得到的模型不能拓展应用于其他图结构中.?同时,?大多数方法未能充分利用辅助信息,?例如属性信息.?为此,?本文提出了一种基于图注意力网络和属性嵌入的实体对齐方法,?该方法使用图注意力网络对不同的知识图谱进行编码,?引入注意力机制从实体应用到属性,?在对齐阶段将结构嵌入和属性嵌入进行结合实现实体对齐效果的提升.?在现实世界的3个真实数据集上对本文模型进行了验证,?实验结果表明提出的方法在很大程度上优于基准的实体对齐方法.

关键词：实体对齐、图注意力网络、知识图谱、属性嵌入、对齐预测

所属期刊栏目：32

分类号：TP391;TP181;TN929.5

资助基金：沈阳市中青年科技创新人才;辽宁省百千万人才工程项目

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：202-208